噪声标签学习（Noise Label Learning，NLL）是指在训练机器学习模型时，标签数据存在误标或噪声（如错误的标签），导致模型的训练受到影响的问题。噪声标签问题通常出现在实际应用中，例如在大规模数据集或标注成本高昂的情况下，人工标注可能存在错误或不一致，造成标签噪声。噪声标签学习的目标是设计有效的算法，使得模型在面对标签噪声时，依然能够学习到有用的知识，并提高模型的鲁棒性。

噪声标签学习（Noise Label Learning，NLL）是指在训练机器学习模型时，标签数据存在误标或噪声（如错误的标签），导致模型的训练受到影响的问题。噪声标签问题通常出现在实际应用中，例如在大规模数据集或标注成本高昂的情况下，人工标注可能存在错误或不一致，造成标签噪声。噪声标签学习的目标是设计有效的算法，使得模型在面对标签噪声时，依然能够学习到有用的知识，并提高模型的鲁棒性。